從業(yè)務(wù)連續(xù)性的角度而言，提高適應(yīng)性是工業(yè)5.0帶來的極重要影響之一。在這種語境下，適應(yīng)性是指組織承受和適應(yīng)影響其正常運(yùn)營的沖擊、干擾和變化的能力。

此處所指的適應(yīng)性通常涵蓋兩個(gè)關(guān)鍵方面：其一是抵御大流行病、戰(zhàn)爭、網(wǎng)絡(luò)攻擊和自然災(zāi)害等破壞性事件的能力，即使這樣的事件持續(xù)很長時(shí)間，也不至于產(chǎn)生重大負(fù)面影響；其二是適應(yīng)破壞性情況，并在問題解決后更好地重啟生產(chǎn)的能力。

本文中，我們將探討為新范式提供支持的一些工業(yè)5.0基本技術(shù)，如預(yù)測性維護(hù)、自適應(yīng)生產(chǎn)和數(shù)字孿生，以及這些技術(shù)如何幫助提高制造業(yè)的適應(yīng)性。

預(yù)測性維護(hù)

預(yù)測性維護(hù)是一種維護(hù)工業(yè)機(jī)械的方法，它通過監(jiān)控和分析機(jī)械的狀態(tài)和性能數(shù)據(jù)來預(yù)測何時(shí)需要維護(hù)。

這一過程需要依靠工業(yè)設(shè)備上的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器來收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、溫度和壓力等參數(shù)，并將它們輸入到人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型中，這些模型是專門針對識(shí)別正常工作模式而訓(xùn)練的。通過持續(xù)分析這些數(shù)據(jù)，模型可以識(shí)別出可能預(yù)示著即將發(fā)生故障的異常狀況，并精準(zhǔn)確定合適的維護(hù)時(shí)間。

例如，當(dāng)電機(jī)或軸承的振動(dòng)變得更加嚴(yán)重，往往就預(yù)示著組件可能在幾周或幾個(gè)月后發(fā)生故障，需要及時(shí)進(jìn)行潤滑或更換。此時(shí)，AI系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào)，以便相關(guān)人員能夠?qū)⒕S護(hù)作業(yè)安排在合適的時(shí)間，也就是當(dāng)前生產(chǎn)周期結(jié)束之后、組件發(fā)生故障之前。與傳統(tǒng)的糾正性或預(yù)防性維護(hù)策略相比，這種范式可以顯著降低運(yùn)營成本。

相較于傳統(tǒng)預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃基于運(yùn)行時(shí)長或日歷間隔的做法，這種預(yù)測性方法有著不小的優(yōu)勢。預(yù)測性維護(hù)可以避免意外故障，盡可能減少計(jì)劃外停機(jī)。而且，這種方法只在真正需要時(shí)才對組件進(jìn)行維修或更換，有助于延長設(shè)備使用壽命，還能通過優(yōu)化計(jì)劃和庫存管理來降低總體維護(hù)成本。

顯然，預(yù)測性維護(hù)是提高生產(chǎn)運(yùn)營適應(yīng)性的關(guān)鍵要素。它可以避免設(shè)備發(fā)生破壞性故障，讓生產(chǎn)作業(yè)能夠持續(xù)不斷地運(yùn)行，還可以優(yōu)化整體設(shè)備效率（OEE）。

此外，這種方法使用的AI模型和展現(xiàn)出的分析能力，還有望改善生產(chǎn)流程，盡可能提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少浪費(fèi)和能耗，并提升供應(yīng)鏈出現(xiàn)問題或需求發(fā)生波動(dòng)時(shí)的適應(yīng)性。這種整體性的方法有助于組織更好地抵御沖擊、從破壞性事件中快速恢復(fù)，并以更好的狀態(tài)重啟生產(chǎn)。

自適應(yīng)生產(chǎn)

自適應(yīng)生產(chǎn)指的是組織快速調(diào)整其生產(chǎn)流程和運(yùn)營方式以應(yīng)對破壞性事件或不斷變化的需求的能力。這種技術(shù)是通過融合AI、自動(dòng)化和靈活生產(chǎn)系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的。

自適應(yīng)生產(chǎn)的核心在于可重新配置的靈活生產(chǎn)線，可通過重新編程以改變產(chǎn)品組合或產(chǎn)量，同時(shí)盡可能降低轉(zhuǎn)換時(shí)間和成本。這種重新配置操作需要根據(jù)預(yù)測、庫存和供應(yīng)鏈約束方面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，AI是這一優(yōu)化過程的關(guān)鍵所在。

例如，當(dāng)某個(gè)產(chǎn)品型號(hào)的需求激增時(shí)，AI系統(tǒng)就可以通過調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃、重新分配資源，甚至修改產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方法來簡化生產(chǎn)，目的都是為了優(yōu)先產(chǎn)出高需求產(chǎn)品。反之，當(dāng)某些零部件供應(yīng)緊張時(shí)，適應(yīng)性生產(chǎn)系統(tǒng)可以快速切換到備用的設(shè)計(jì)方案，以便利用現(xiàn)有的零部件繼續(xù)生產(chǎn)。

這種響應(yīng)能力可以讓制造商更好地應(yīng)對客戶需求波動(dòng)，以及自然災(zāi)害、地緣政治事件或大流行病導(dǎo)致的供應(yīng)鏈中斷。他們可以繼續(xù)履行訂單、創(chuàng)造收入，而不是被迫停止生產(chǎn)。通過AI和自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)生產(chǎn)可以提高質(zhì)量、降低庫存成本、延長產(chǎn)品生命周期，從而增強(qiáng)適應(yīng)性。

總之，調(diào)整生產(chǎn)流程的能力使企業(yè)能夠靈活應(yīng)對內(nèi)部和外部干擾并迅速恢復(fù)。他們可以靈活應(yīng)對不斷變化的市場環(huán)境，從而降低風(fēng)險(xiǎn)并保持業(yè)務(wù)連續(xù)性。

硬件架構(gòu)與關(guān)鍵組件

數(shù)字孿生是物理資產(chǎn)或系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)化表示，使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)仿真、監(jiān)控和優(yōu)化。在制造業(yè)中，數(shù)字孿生可通過多種方式增強(qiáng)適應(yīng)性。

首先，企業(yè)借助數(shù)字孿生，可以在無風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)字環(huán)境中驗(yàn)證其系統(tǒng)行為的變化，然后再將這些變化引入到物理世界。這種“試驗(yàn)不怕出錯(cuò)”的方法在引入新產(chǎn)品、流程或技術(shù)的過程中，能夠盡可能減少破壞性事件和停機(jī)事件。企業(yè)可以在實(shí)際部署前先行開展試驗(yàn)，找出潛在問題，并制定合適的解決方案。

其次，數(shù)字孿生利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，持續(xù)監(jiān)測物理資產(chǎn)和流程的性能和健康狀況，快速發(fā)現(xiàn)任何偏離理想運(yùn)行參數(shù)的情況，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，并在故障發(fā)生前及時(shí)干預(yù)，從而盡可能減少停機(jī)、延長設(shè)備使用壽命，同時(shí)讓設(shè)備以高性能運(yùn)行。

此外，通過數(shù)字孿生仿真所得的深度信息，還能幫助企業(yè)優(yōu)化整體生產(chǎn)運(yùn)營，從而提升效率和質(zhì)量并促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。AI驅(qū)動(dòng)的“假設(shè)”分析可以識(shí)別生產(chǎn)過程中的瓶頸和浪費(fèi)問題，發(fā)現(xiàn)流程中可以改進(jìn)的地方。這些深度信息有助于制造商降低成本、減少環(huán)境影響，同時(shí)提高生產(chǎn)效率。

數(shù)字孿生在供應(yīng)鏈適應(yīng)性方面也能起到積極作用。通過整合來自供應(yīng)商、物流提供商和其他合作伙伴的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以對整個(gè)價(jià)值鏈進(jìn)行建模和壓力測試。這種端到端的可視性有助于企業(yè)制定風(fēng)險(xiǎn)緩解策略，如多元化供應(yīng)商、多條備用運(yùn)輸路線以及各種冗余措施。

結(jié)語

任何企業(yè)的目標(biāo)之一都是要提高適應(yīng)性，以便應(yīng)對破壞性事件，并以更好的狀態(tài)重啟生產(chǎn)。工業(yè)5.0的到來，讓IoT傳感器和AI等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了新的范式，包括預(yù)測性維護(hù)、自適應(yīng)生產(chǎn)和數(shù)字孿生。

在這些新進(jìn)展的加持下，企業(yè)可以更有效地應(yīng)對不可避免的市場波動(dòng)和意料之外的破壞性事件，讓全球工業(yè)部門更加安全可靠。